CDNK博客
腾讯混元大模型（HunYuan）70B 指的是参数量约为 700 亿（70 billion）的版本。对于这类大模型，所需的内存（显存）大小取决于多个因素，包括：
- 模型参数的精度（如 FP32、FP16、INT8、INT4）
- 是否进行训练还是仅推理
- 是否使用模型并行、张量并行或流水线并行
- 是否启用内存优化技术（如模型卸载、量化、稀疏化等）
以下是不同精度下 70B 模型大致的显存需求估算：
1. 参数存储显存估算
模型显存主要由参数、梯度、优化器状态（训练时）和激活值组成。
仅参数存储（推理阶段）：
- FP32（32位浮点）：
70B × 4 字节 = 280 GB - FP16/BF16（16位）：
70B × 2 字节 = 140 GB - INT8（8位量化）：
70B × 1 字节 = 70 GB - INT4（4位量化）：
70B × 0.5 字节 = 35 GB
注意：这只是参数本身，实际推理时还需要额外显存用于中间激活值、KV缓存（生成任务中）等，通常需额外 20–50 GB。
推理场景显存需求（粗略）：
| 精度 | 显存需求（估算） |
|---|---|
| FP16 | 150 – 180 GB |
| INT8 | ~80 GB |
| INT4 | ~40 – 50 GB |
这意味着：
- 使用 FP16 推理 70B 模型，至少需要 多张 80GB 显存的 GPU（如 A100/H100），通过张量并行（如 2–4 张卡）才能运行。
- 使用 INT4 量化后，可能在 2–3 张 80GB GPU 上运行。
训练场景（全参数微调）：
训练所需显存远高于推理，包括：
- 参数（FP16）：140 GB
- 梯度（FP16）：140 GB
- 优化器状态（如 Adam，FP32）：70B × 4 × 2 = 560 GB（动量 + 方差）
总计可达 800 GB 以上，必须使用多卡（如 8–16 张 A100/H100）+ 模型并行 + ZeRO 等分布式训练技术。
实际部署建议（腾讯混元 70B）：
根据公开信息和行业实践，腾讯在部署混元大模型时，通常会采用：
- 模型并行 + 量化技术（如 INT8 或 INT4）
- 使用 高性能 GPU 集群（如基于 H100/A100 的服务器）
- 推理服务可能部署在 多卡（4–8 卡）节点 上，通过 Tensor Parallelism 实现低延迟响应
总结
| 场景 | 显存需求（估算） | 硬件建议 |
|---|---|---|
| FP16 推理 | 150 – 180 GB | 2–4 × A100/H100（80GB） |
| INT8 推理 | ~80 GB | 1–2 × A100/H100 |
| INT4 推理 | 40 – 50 GB | 1 × A100/H100（可能单卡运行） |
| 全量训练 | >800 GB 显存 | 多节点 H100 集群 + 分布式训练 |
注：腾讯内部可能使用定制化硬件和优化框架（如自研推理引擎），实际部署效率可能高于通用方案。
如果你是开发者或企业用户，建议通过 腾讯云 TI 平台 或 混元大模型 API 调用服务，而非本地部署。